大渦模擬(LES)
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
大渦模擬(LES)的視頻教程
大渦模擬(LES)與雷諾時均模擬(RANS)效果比較
使用LES在3D中對湍流剪切層進行了仿真，并且對LES結果進行了時間平均，以得出與RANS模型相似的結果。 視頻幫助我們理解在得到RANS模型結果時，實際的瞬態流動狀態。 微信公眾號：CFD控 知乎公眾號：CFD控制
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基于fluent的火箭發動機噴嘴流場（LES大渦模擬）仿真，視頻免費無聲音，提供附件（需購買）練習。
基于fluent的火箭發動機噴嘴流場（LES大渦模擬）仿真，模型為三維模型，視頻免費無聲音，提供附件（需購買）練習。
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大渦模擬(LES)的實例教程
何為大渦模擬？
在上一篇文章CFD在土木工程中的應用系列（二）——淺談脈動風速入口生成方法中，Ton君已經描述了大渦模擬（LES）的一般概念。所謂大渦模擬，實際上是一種湍流模型。在CFD求解過程中，我們希望將研究問題求解得越清楚詳細越好，這樣就需要捕捉流體行為的細節。下圖1摘自文獻Thordal M S, Bennetsen J C, Koss H H H. Review for practical application of CFD for the determination of wind load on high-rise buildings[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2019, 186: 155-168。由圖可以看出，直接數值模擬（DNS）理論上能夠求解能譜的所有波段，能夠捕捉到最小的旋渦，但是DNS計算需要足夠精細的網格和超強的計算能力，目前在科研領域也僅適用于低雷諾數計算，在工程領域的應用則更加鳳毛麟角。在高層建筑抗風研究中，得到建筑表面風壓時程是至關重要的。CFD作為風洞試驗的輔助乃至替代手段，必須能夠解析建筑表面風荷載的隨機時程序列。鑒于此，雷諾平均（RANS）方法并不適用于研究此類問題，因為RANS方法從原理上無法求解流場的隨機脈動成分，僅在求解平均流場和平均風荷載方面有一定的適用性。大渦模擬（LES）的求解尺度鑒于二者之間，顧名思義，大渦模擬僅求解“大渦”，對于“小渦”則采用亞格子模型求解。
展開 湍流的本質導致了直接模擬湍流的計算代價非常大，為了能在有限的計算機資源下模擬湍流，前輩大牛們提出了幾種方法，包括了大渦模擬（LES）和雷諾平均（RANS）。
大渦模擬（LES）
大渦模擬（LES）基本思想是對NS方程進行某種過濾，大渦結構受流場影響較大，小渦則可視為各向同性，因此通過濾波處理將小渦從流暢過濾，只計算大渦，而小渦則使用統一的次網格尺度模型進行模擬，過濾尺度一般為網格尺度。
雷諾平均（RANS）
雷諾平均（RANS）基本思想是對NS方程進行（時間）平均，將非定常的湍流問題轉化為一個定常的問題研究。
對于模擬計算湍流，擅長多相流分析的通用流體仿真軟件VirtualFlow提供基于雷諾時均（RANS）的湍流模型以及大渦模擬（LES），還提供了超大渦模擬（Very-large Eddy Simulation, V-LES）。這些模型均可以與多相流模型耦合。
超大渦模擬（V-LES）
超大渦模擬（V-LES）由Speziale（1998年）提出，并由Ruprechtet al. (2003年)與Johansen et.al.(2004年)進行了改進。
超大渦模擬（V-LES）結合了非定常U-RANS與LES的優點，可以精確求解大于網格大小尺度以上所有湍流尺度的運動，并使用基于U-RANS中k-e方程的兩個方程模擬小渦的運動。
展開 CFD++是Metacomp Technologies 公司的流體力學模擬軟件。MetacompTechnologies 公司成立于1994 年12 月，總部位于美國的洛杉磯，擁有龐大的技術研發實力。
CFD++可以有效的解決流體力學問題中的可壓流（任何馬赫數）和不可壓流，包括單組分和多組分流動、化學反應流動、多相流、穩流和非穩流、旋轉機械、熱傳導、多孔介質等等。一階、二階和三階的湍流方程，結合經典的壁面方程，可以精確的捕捉壁面附近的流體壓縮參數、壓力梯度、熱傳導等各種湍流特性。單方程的大渦模擬（LES）模型和混和的大渦模擬（LES）模型/雷諾平均（RANS）模型同樣可用。后者極大的減少了傳統大渦模擬（LES）的工作量。
先進的算法 CFD++提供的Total Variation Diminishing(TVD)格式可以避免在計算過程中的假發散。不同的Riemann求解器保證計算的準確性。先進的收斂加速技術包括獨特的預處理、松弛和多重網格等運算法則。
CFD++的LES-RANS方法中和 由于傳統的大渦模擬需要的計算量大，并且在靠近壁面的地方求解不穩定，CFD++中采用了一種中和的辦法。即根據當地的網格密度，計算方法在大渦模擬和傳統的雷諾應力模型之間自動轉換。下面的方塊繞流就是利用這樣的中和算法的一個算例。
網格方面 CFD++可以輕松的處理復雜的幾何模型，能夠計算結構、非結構和多塊網格。CFD++同樣可以處理復雜的重疊網格并修補壞網格。網格類型包括三維的六面體、四面體、棱錐、棱柱，二維的三角形、四邊形和一維的線性網格.
展開 高級流體軟件CFD++相關介紹
CFD++憑借TVD格式和在高馬赫數計算方面的優秀表現,已經成為美國航空航天工業界首選的計算流體力學分析工具
CFD++是Metacomp Technologies 公司的流體力學模擬軟件。MetacompTechnologies 公司成立于1994 年12 月，總部位于美國的洛杉磯，擁有龐大的技術研發實力。
CFD++可以有效的解決流體力學問題中的可壓流（任何馬赫數）和不可壓流，包括單組分和多組分流動、化學反應流動、多相流、穩流和非穩流、旋轉機械、熱傳導、多孔介質等等。一階、二階和三階的湍流方程，結合經典的壁面方程，可以精確的捕捉壁面附近的流體壓縮參數、壓力梯度、熱傳導等各種湍流特性。單方程的大渦模擬（LES）模型和混和的大渦模擬（LES）模型/雷諾平均（RANS）模型同樣可用。后者極大的減少了傳統大渦模擬（LES）的工作量。
先進的算法
CFD++提供的Total Variation Diminishing(TVD)格式可以避免在計算過程中的假發散。不同的Riemann求解器保證計算的準確性。先進的收斂加速技術包括獨特的預處理、松弛和多重網格等運算法則。
CFD++的LES-RANS方法中和
由于傳統的大渦模擬需要的計算量大，并且在靠近壁面的地方求解不穩定，CFD++中采用了一種中和的辦法。即根據當地的網格密度，計算方法在大渦模擬和傳統的雷諾應力模型之間自動轉換。
網格方面
CFD++可以輕松的處理復雜的幾何模型，能夠計算結構、非結構和多塊網格。CFD++同樣可以處理復雜的重疊網格并修補壞網格。網格類型包括三維的六面體、四面體、棱錐、棱柱，二維的三角形、四邊形和一維的線性網格。
展開 測試是在2.4 m.s-1的流速和20℃的流動溫度下進行的，實驗的參考雷諾數為66000，滿足求解器測試湍流狀態下的模擬結果。
圖2：裝配葉片的混合格柵的結構視圖
計算使用的網格為結構化網格，共包含4200萬個六面體單元。雖然網格創建復雜且耗時，但網格質量非常重要，不能引入不適用于LES的網格單元造成數值耗散。計算驗證了對數壁函數幾乎在任何地方都有效，除了格柵中的某些符合LES壁建模的y+要求的位置（全局y+>20）。周期性的頂部和底部也是結構化的網格。
圖3：帶格柵部分（左）和裸束區（右）網格
根據先前對單一燃料棒模擬的經驗，選擇大渦模擬（Large Eddy Simulation，LES）模型作為湍流模型。
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KAIST CDDL正在研究重型燃氣輪機燃燒室、飛行器發動機加力燃燒室及雙推進劑液體火箭發動機的低頻及高頻燃燒不穩定性。
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使用OpenFOAM的實用大渦仿真（LES）（英文，全套案例）
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發布于2025年12
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英語 |
一期一會 | 什么是湍流？8個月前
大多數的SRS應用都會采用大渦模擬（LES）模型，用于求解較大渦旋，同時對較小渦流進行單獨建模處理。
LES模型現已經過一段時間的改進和驗證。然而，它們需要更長的求解時間和更大的數值模型，因此，直到計算機性能近期實現了改進，它們才會得到如此頻繁的使用。與RANS模型相比，LES模型需要更多的網格單元、更長的運行時間。
用一張圖表示雷諾平均RANS、大渦模擬LES和直接數值模擬DNS的區別：
還有一些方法結合了RANS和LES二者的特點，比如分離渦模擬（ Detached Eddy Simulation，DES），在壁面附近用RANS方法節省成本，在分離區用LES提高精度，進一步平衡計算量和精度。
瞬態計算采用大渦模擬(LES)湍流模型，計算不同工況下螺旋槳的水動力性能。所得流場結果與文獻中的試驗數據誤差在5%以內。聲學計算采用聲學商業軟件ACTRAN中的Lighthill聲類比方法計算螺旋槳在進速系數J=0.833時的非空化噪聲，所得聲場結果與文獻中的試驗數據誤差在10dB以內。
這通常涉及到使用大渦模擬（LES）等高級湍流模型來模擬瞬態流動。</p><p><strong>5、CAA仿真</strong></p><p>1)聲源識別：從CFD仿真結果中提取噪聲源信息，如葉片上的動態載荷、湍流邊界層等。</p><p>2)聲學模型構建：根據噪聲源信息構建聲學模型，包括聲源位置、聲傳播路徑等。
（圖：槳葉優化）
6.大渦模擬：介紹大渦模擬（LES）技術在無人機流場仿真中的應用，捕捉更精細的流動細節和湍流結構。
（圖：大渦模擬噪聲計算）
7.噪聲仿真：對無人機產生的噪聲進行仿真分析，評估噪聲水平、傳播特性和降噪措施。
機器學習在流場模擬方面的應用主要分為3類：
1）湍流模型/數值離散：湍流模型是數值模擬網格尺度以下的封閉模型，比如用于定常求解的RANS（雷諾平均）和用于非定常大渦模擬（LES）的亞格子（SGS）模型。
2）流場預測/降階模型：此類應用方式是通過神經網絡直接替代傳統的理論或數值模擬建模手段，直接對流場進行建模和預測。
超大渦模擬（V-LES）與大渦模擬（LES）的區別在于超大渦模擬（V-LES）的過濾尺度不再是網格尺度，而是介于網格尺度和宏觀尺度（如管道直徑）之間的一個值。當網格尺度大于過濾尺度時，超大渦模擬（V-LES）與雷諾時均（RANS）模型近似；當網格尺度接近過濾尺度時，超大渦模擬（V-LES）近似大渦模擬（LES）。
（a）車身壓力分布云圖
（b）仿真結果與實驗對比
圖4 某汽車模型的風阻計算，計算精度與實驗偏差在3個count以內
3）豐富和優化湍流模型，提升計算精度
AICFD具備15種湍流模型，覆蓋雷諾平均（RANS）、分離渦模擬（DES）、大渦模擬（LES）類型，可計算穩態和瞬態湍流流動。
